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| 本文作者： 宗仁 | 2017-06-12 23:06 |
雷鋒網AI科技評論按：長期以來，外界看商湯科技，仿佛一只神秘的巨獸，它的背后潛藏著一群高級知識分子，揮舞著他們算法和技術的雙翼，企圖找到一個龐大而隱秘的棲息地。但在外界眼里，他們的應用落地情況樂觀嗎？在投資人眼里，如果一直做原創會不會是一件得不償失的事情？在競爭對手眼里，他們的優勢除了算法還有什么？
就此，AI科技評論近日采訪了其CEO徐立博士，就商湯科技的應用落地情況， 面對對手的同質化式的應對策略，進入一個領域的評估標準，做B2B而不做B2C的損失等問題做了詳細追問，給我們展示了這只神秘巨獸的內心的一面。
徐立觀點摘要：
1. 在技術層面上，我們更愿意把自己定位成是跟Google、Facebook等這種做原創的企業，做核心算法和腦力上的PK。
2. 看一家AI公司到底有沒有在做基礎研究，看倆必要條件，第一是有沒有計算能力（如足夠大的GPU集群），第二是看有沒有在數據標注方面的投入。
3. 做原創的關鍵在于能不能帶來核心競爭力，成功了就會有馬太效應和聚集效應，能夠帶來越來越多的原創效益。
4. 技術上的突破，創造的是藍海市場；技術上的領先，帶來的是產品的不同質化；目前AI領域，領先的算法是打造產品差異化的關鍵點。
5. 人工智能行業有點像是一個江湖，核心是練內功，即深度學習大腦，練好了，十八般兵器都能夠熟練使用（解決各種垂直應用的問題）。
6. AI好比造車，應用是輪子，核心技術是引擎，能夠帶來行業變革的在于引擎的突破，但是只有把輪子裝上去，車才跑得快。
7. 我們在做人工智能的時候，很核心的一點是找到原來人力或者是勞動密集型的行業，用AI進行人力替換，從而提升行業的效率。
8. 商湯驅動，即是通過核心技術來打通上游的合作伙伴，幫助他們拓寬下游市場，同時為下游合作伙伴提供全鏈條的一站式解決方案，最大化地發揮其在應用場景的價值。
9. 我們在做一個中國大部分企業不愿意做的事情，就是做原創技術的開發，這也是我們商湯科技的使命：堅持原創，讓人工智能引領人類進步。
以下為采訪實錄：
徐立：我們選擇行業的核心標準是這個行業中傳統的路徑是不是已經完成了閉環，比如金融、商業、安防，他們大部分的應用，是用人工來完成的。所以我們在做人工智能的時候，很核心的一點是找到原來人力或者是勞動密集型的行業，進行人力替換，從而提升行業的效率，降低成本。官網的排序不完全是按戰略的方向，而是按市場的規模來。現在來看，安防市場正在逐漸變大，除此之外，金融、商業、互聯網，各自還是占據了一部分比較重要的位置。
徐立：這個問題的關鍵在于，到底是場景數據更重要，還是核心的突破更重要。人工智能有點像是一個江湖，每個門派都有自己的武功，而真正的核心是練內功，深度學習的引擎其實就是內功，金融、商業、互聯網等等，都是基于這個內功上的應用。
以前，每一個垂直的應用都要有專家的支持，互相是隔開的。但是現在，模式發生了變化，可以用更為一統的、更為簡單的深度學習大腦同時解決各種垂直應用的問題。好比當你的內功練到很好了，刀槍棍棒劍，十八般兵器都能夠熟練使用。
目前，我們專注于核心技術，然后輻射各個行業，當技術演進速度特別快的時候，那用技術去輻射各個垂直領域的應用的話，能夠帶來突破，遠比在現在的應用上的增量打磨，效果要好很多。技術的突破帶來的是藍海，并不是紅海。這也是為什么我們在資本市場也好，在產業合作客戶也好，在零售方面也好，都是走在行業的最前面。
徐立：我們信奉 “長期穩定的現金流”，所謂的商業模式，或者是創業者的本質就是要追求長期穩定的現金流。這對于我們公司選行業以及定義產品來說帶來了三個指導意義，我們稱之為“SSD”：
第一個S是量（Scalability），我們需要的是有量的行業，能帶來現金流。第二個S是可持續（Sustainability），不是突發的需求，才能做到穩定。第三個D是差異化（Differentiation），差異化才能能帶來長期的收益，即使現在并沒有很好的營收，但是在未來可以通過核心競爭力來做到未來的營收。
企業并不是說一定要在很早期就有很好的盈利，但是一定要有一個看得清楚的長期的盈利模式，我們選擇的行業都是有量的，只要我的客戶生意做得很大，我的收入也會很大。比如線上做的是SaaS，如果APP的量能夠上來，調用明顯就會變多，收入也會增多。
徐立：商湯從技術上屬于上游，因為我們不需要任何人的技術授權。但是我們要真的落地的場景和產品，需要和合作伙伴合作，包括采購定制設備和基礎設施。
英偉達（NVIDIA）、華為或者是曙光是我們的合作伙伴也是上游企業，他們為我們供應硬件和基礎設施。能夠打通上游的最關鍵的點，不是消耗了多少硬件，而是能夠開拓多大的商機。比如我們跟NVIDIA是AI City領域的平臺級合作合伙伴，我們能夠把它的解決方案很好的推到我們的客戶那里。所以打通上游的關鍵是要告訴他，我能幫你把生態建立起來。
通常下游合作伙伴都是有應用場景的，比如我們一個合作伙伴中科金財，它們在金融方面，智慧城市商業化都有一些應用，是一個典型的綜合服務商、集成商式的上市公司。我們跟他們合作的時候，我們做成一站式解決方案給到它們，它們可以針對他們所在的應用場景進行調整。只要你給它的這個鏈條越完整，它們能發揮的價值就越大。
所以打通上游是告訴它，我們的方案能夠幫助他拓寬下游的市場。打通下游，在于把差異化的產品和他們本身場景結合，他們能夠利用他的渠道快速占領市場。
徐立：如何定位一個公司主要是看把誰當成你的競爭對手。在商湯的層面上，我們在做一個中國大部分企業不做的事情，也是我們公司的使命，堅持原創，讓人工智能引領人類進步。為什么把堅持原創放在這里？在中國，因為早期的供給形成對于最原始的原創技術的保護不夠，所以大家都是不愿意做最苦的、最原創的部分，而愿意做更容易的copycat部分。
我們在這個位置上我們的競爭對手，可能是Google實驗室、Facebook實驗室，我們是把這種真正做原創技術核心的作為我們的競爭對手。在中國，沒有人干的情況下，一旦我們能夠做成功，就是獨此一家。所以從體量上來說我們是獨角獸，但是我們很早就意識到，我們并不是在跟這些企業的應用場景上做PK，因為我們做的事情是不同的，我們更愿意把自己定位成是跟Google、Facebook等這種做原創的企業，做核心算法和腦力上的PK。
徐立：對手同質化，那我們的產品、技術不同質化。
我們的內容跟別人不一樣，因為如果全同質化，那剩下的就是拼性價比，要么客戶關系好，要么是價格低，如果兩者都不具備，那就沒有任何優勢。我們判斷在未來，商湯所能提供的產品技術和市場上能提供的會有很大不同，包括產品定義也會不一樣，這依賴于技術的領先帶來的產品的不同質化。
有人跟我講，現在人工智能進入了所謂的下半場，上半場拼技術、下半場拼應用。技術同質化了，模型都做得一樣。這多半是從互聯網下半場演變來的。說這樣話的人其實不了解。舉個例子，AlphaGo到Master這一代幾乎完全顛覆了原來的算法，，大量減少對人類棋譜初始數據的依賴，更不像“人”了，基本上可以領先于原來的至少三個子，這是很恐怖的事情。當你拿出這樣一個產品來的時候，同質化是無從談起的。在金融領域，如果做到億分之一、十億分之一的誤識率，就能夠比現在十萬分之一的誤識率高三到四個數量級，就不存在同質化了。我們涉及的安防、金融，甚至是智慧城市，對安全的準確率要求是很高的，它考驗的是核心算法，以及對于整個技術應用場景的不同。
所以算法領先是切入的門票，應對大的場景和數據，你可以推出一個針對業務的很好的產品。那么這個產品就源于算法領先，這才是差異化的關鍵點。
徐立： B2B的模式大部分是B2B2C，別人是做B2C的，所以它的增長，會促進B端的進步，而用戶對他的影響，反過頭來能夠告訴我，促進我們來提升。舉個例子，我們的一個客戶是Faceu，很短時間內沖到了AppStore排名第一。在B2B里面，這種突然爆發式的肯定沒有B2C的機會大。這本身就是兩面性，要保持安全性，肯定就沒有很強的顛覆性。
目前來說，商湯走的是更穩的路，因為我們都是科學家，科學家喜歡比較大概率成功的事情。至少在目前，我們覺得B2B是適合我們公司的。
徐立：原創主要是看能不能帶來核心競爭力。比如說小米的相冊，當時有很多家都在跟它談合作，小米提了很多的需求，而對我們來說就是調一個模塊，但是別人不知道調哪個模塊，就要全都測出來，最后只有我們一家來解決這個問題。所以很有意思的是，在中國原創恰恰可以找到溢價，能夠通過原創的技術吃下這個行業的單子，并且用技術本身的突破找到溢價。這也是為什么我們在探討在中國做成一家AI平臺公司。
所以原創技術一旦做成的時候，你就沒有競爭對手了，那么你可以用這個來做溢價，來做顛覆，來形成行業壁壘。核心是堅持做原創，而且通過原創能夠盈利的這條路，能不能第一步成功很關鍵，成功后可以產生馬太和聚集效應，帶來越來越多的原創效益。我們不是因為人工智能熱才來做人工智能，很多算法的突破其實是一個厚積薄發的過程。于是我們就把我們的積累告訴投資人，有投資人看完之后，立即決定要獨家來投資我們，原創是打動他們的點，他們發現有這么好的技術積累后，開始扭轉，表示“到了這個點，行業有突破的契機，如果要能成，這肯定就是一個點”。
徐立：因為我們做深度學習做得很早，必須從0開始去搭這個超算平臺，從硬件連接到硬件算法平臺的部署。我們最早的第一個大規模的集群平臺大概是2015年年底，取得了比較好的效果，目前我們連成了好幾個集群，GPU的利用率是非常高的。所以也可以看得出我們公司是一個計算資源的公司。
我們認為GPU是打造大腦的生產力的關鍵，做人工智能大腦跟設計人的腦子是一樣的，需要做非常非常多的迭代，這部分其實是需要計算資源的。所以在這個方面核心資源的投入，完全可以看得出來你到底是不是真的做基礎研究一個公司。投資人問我說：怎么看一家AI公司到底是不是在做基礎研究？我說看兩個問題。第一是有足夠大的GPU集群，如果沒有計算能力，基礎研究是怎么算出來的？第二是看有沒有做數據標注，如果沒有數據標注的話，機器通過什么來學？如果又沒有運算資源又沒有數據標注，很明顯你就是用了別人的算法結果往前跑。投資人從這個角度來看，可以非常容易盡調出來一家公司有沒有真正的做核心的基礎研究。
徐立：落地是非常重要的，AI的突破其實和產品落地是密切相關的，它可以快速帶來行業的爆發，這一點我是非常認可。
但是原動力是什么？比如說車子，應用是輪子，沒有輪子車是不能開的，首先要把輪子裝上去，這個車就開得很快。但是最后能不能開得遠其實還是靠引擎，引擎是很關鍵的。現在能夠帶來行業變革的還是在于引擎的突破，但同時我們必須得最快速的把產品落地才能鋪開。最快速的產品落地，一是我們自己干，二是找合作伙伴。所有產品并不是一個人能干完的，大的系統也叫產品，系統里面牽涉到集成商，攝像頭廠商，部件廠商，打包成一個產品的過程中，就涉及到多家的聯合，能夠快速的互相理解對方的技術的長處和短處，互相的取長補短，形成一個框。在這個層面，商湯是做得比較好的，我們就形成了這么大的生態。
徐立：主要就是幾個事，內外長短兼顧。每天必須做的就是處理郵件 （笑），把整個公司的任務進行梳理，這個是必要的。然后就是對業務的梳理和優先級的排序。AI在改變世界，整個行業以及商業氛圍也在不停的改變。所以需要經常梳理戰略方向和優先級。但唯一不變的還是我們技術突破的核心競爭力。第三就是怎么優化內部的管理效率，以及整個體系。目標遠大也需要精細化管理。這也是每天都必須面對的主要問題。
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